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ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM

YOLO-World + EfficientSAM for ComfyUI 的非官方实现,提供高效的对象检测与实例分割功能

该项目非官方实现了YOLO-World和EfficientSAM,通过融合这两个模型,提供高效的对象检测与实例分割功能。版本V2.0新增了蒙版分离与提取功能,支持指定蒙版单独输出,可处理图像和视频。项目特点包括支持加载多种YOLO-World和EfficientSAM模型,提供检测框厚度、置信度阈值、IoU阈值等配置选项,以提升检测与分割的精准性。详细的视频演示和安装指南,使用户能够轻松上手,体验高效的图像处理能力。

ComfyUI-APISR - 动漫图像视频超分辨率增强插件
AI放大APISRComfyUIGithub动漫图像开源项目超分辨率
ComfyUI-APISR是基于APISR模型的非官方实现,专为动漫图像和视频超分辨率处理设计。此插件提供2x和4x两种模型,支持GPU和CPU运算,可处理图像和视频。项目以高速度和优质效果为特点,提供批处理和逐帧处理两种模式,适应不同显存需求。通过简单的节点操作,ComfyUI-APISR实现动漫作品的画质提升,是ComfyUI平台上便捷的动漫超分辨率工具。
ComfyUI-Workflows-ZHO - ComfyUI工作流合集
ComfyUI AssistantComfyUI WorkflowsFLUX.1 DEVGithubLivePortrait AnimalsStable Cascade开源项目
ComfyUI 工作流合集涵盖20类50项内容,包括 Stable Cascade、3D、LLM+SD 等,覆盖智能助手、图像生成和多模型使用教程等应用场景。每个工作流附有详细说明和示例图片,帮助用户快速入门。此外,ControlNet、TripoSR 等插件大幅提升了使用体验,是 ComfyUI 用户的理想资源。
ultralytics - 适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景的多功能对象检测模型
GithubUltralyticsYOLOv8姿态估计实例分割开源项目目标检测
Ultralytics的YOLOv8是一款前沿对象识别模型,提供了与前代产品相比更优化的特性。适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景,其高速准确性和用户友好性使其成为AI领域开发者的优选。更多细节,请参阅官方文档或参与Discord社区互动。
Grounded-SAM-2 - 多模态视频目标检测与分割框架
GithubGrounding DINOSAM 2图像分割开源项目目标检测视频追踪
Grounded-SAM-2是一个开源项目,结合Grounding DINO和SAM 2技术,实现图像和视频中的目标检测、分割和跟踪。该项目支持自定义视频输入和多种提示类型,适用于广泛的视觉任务。通过简化代码实现和提供详细文档,Grounded-SAM-2提高了易用性。项目展示了开放世界模型在处理复杂视觉任务中的潜力,为研究人员和开发者提供了强大的工具。
mmyolo - YOLO算法与实时对象识别工具包
GithubMMYOLOOpenMMLabYOLO系列算法实例分割开源项目目标检测
MMYOLO是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具包,专注于YOLO系列算法,适用于对象检测和旋转对象检测任务。该项目提供统一的基准测试、详细文档和模块化设计,便于用户构建和扩展模型。支持YOLOv5实例分割和YOLOX-Pose等功能,显著提升训练速度,并在RTMDet模型上实现了先进的性能。
evf-sam2 - EVF-SAM优化文本引导的Segment Anything Model性能
EVF-SAMGithubHuggingface图像分割开源项目模型深度学习视觉语言融合计算机视觉
EVF-SAM项目利用早期视觉语言融合技术,提高了文本引导的Segment Anything Model性能。该开源项目为图像和视频分割任务提供解决方案,支持文本提示输入。用户可在GitHub获取源代码,通过inference.py和inference_video.py文件了解使用方法。目前需从源代码导入模型脚本,尚不支持AutoModel.from_pretrained(...)功能。
ComfyUI-BiRefNet-ZHO - 基于BiRefNet的开源背景抠除工具,支持图像和视频处理
BiRefNetComfyUIGithub图像处理开源模型开源项目背景抠除
ComfyUI-BiRefNet-ZHO是一个基于BiRefNet模型的开源背景抠除工具。该插件支持图像和视频处理,具有模型加载与图像处理分离、输出透明背景PNG图和视频抠像等功能。作为ComfyUI的扩展,它易于安装和使用,适用于各种需要高质量背景去除的场景。ComfyUI-BiRefNet-ZHO提供了高效的图像处理能力,是当前表现优异的开源背景抠除解决方案之一。
ComfyUI-Flowty-TripoSR-ZHO - ComfyUI自定义节点实现单图快速生成3D模型
3D模型ComfyUIGithubTripoSR工作流开源项目背景去除
ComfyUI-Flowty-TripoSR-ZHO是基于TripoSR的自定义节点,可从单张图像快速生成3D模型。该项目支持背景去除和RGBA图像处理,与LayerDiffusion配合良好。最新版本重构了3D文件保存节点,新增多项基础参数,提升了3D模型生成的灵活性。项目新增背景去除选项,改进RGBA图像支持,避免生成带有黑色背板的模型。用户可根据需求选择使用原版或改版节点,平衡速度和功能需求。
ComfyUI-3D-Pack - ComfyUI的多功能3D资产生成节点套件
3D可视化3D生成3D资产AI建模ComfyUIGithub开源项目
ComfyUI-3D-Pack为ComfyUI扩展了3D处理能力的节点套件。它集成了3DGS、NeRF等算法和InstantMesh、CRM、TripoSR等模型,实现单图到3D网格的生成、多视图重建和3D可视化。该套件还提供轨道相机姿态生成、3D渲染等工具,简化了3D资产的生成流程。
ComfyUI_IPAdapter_plus - ComfyUI图像风格转换和主题迁移模型
AI模型ComfyUIGithubIPAdapter图像生成开源项目
ComfyUI_IPAdapter_plus为ComfyUI提供了强大的图像条件控制功能。该项目实现了多种IPAdapter模型,可将参考图像的风格或主题迁移到生成图像中。支持SD1.5和SDXL,提供基础、轻量和加强等版本。高级功能包括FaceID、批处理和动画支持。通过调整参数,可实现从风格迁移到精确布局复制等多样效果。
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